- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
2.2. 函数声明
2.2. 函数声明
- 2.2.1. Python 和其他编程语言数据类型的比较
与其它大多数语言一样 Python 有函数, 但是它没有像 C++ 一样的独立的头文件;或者像 Pascal 一样的分离的 interface/implementation 段。 一旦需要函数时, 像下面这样声明即可:
def buildConnectionString(params):
首先, 函数声明以关键字 def 开始, 接着为函数名, 再往后为参数, 参数放在小括号里。 多个参数之间 (这里没有演示) 用逗号分隔。
其次, 函数没有定义返回的数据类型。 Python 不需要提定返回值的数据类型;甚至不需要指定是否有返回值。实际上, 每个 Python 函数都返回一个值;如果函数执行过 return 语句, 它将返回指定的值, 否则将返回 None ( Python 的空值) 。
在 Visual Basic 中, 函数 (有返回值) 以 function 开始, 而子程序 (无返回值) 以 sub 开始。在 Python 中没有子程序。只有函数, 所有的函数都有返回值 (尽管可能为 None) , 并且所有的函数都以 def 开始。 |
最后需要指出的是, 在 Python 中参数, params 不需要指定数据类型。 Python 会判定一个变量是什么类型, 并在内部将其记录下来。
在 Java, C++ 和其他静态类型语言中, 必须要指定函数返回值和每个函数参数的数据类型。 在 Python 中, 永远也不需要明确指定任何东西的数据类型。Python 会根据赋给它的值在内部将其数据类型记录下来。 |
2.2.1. Python 和其他编程语言数据类型的比较
一位博学的读者发给我 Python 如何与其它编程语言的比较的解释:
- 静态类型定义语言
- 一种在编译期间数据类型固定的语言。大多数静态类型定义语言是通过要求在使用所有变量之前声明它们的数据类型来保证这一点的。 Java 和 C 是静态类型定义语言。
- 动态类型定义语言
- 一种在运行期间才去确定数据类型的语言, 与静态类型定义相反。 VBScript 和 Python 是动态类型定义的, 因为它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。
- 强类型定义语言
- 一种总是强制类型定义的语言。 Java 和 Python 是强制类型定义的。您有一个整数, 如果不明确地进行转换 , 不能将把它当成一个字符串。
- 弱类型定义语言
- 一种类型可以被忽略的语言, 与强类型定义相反。 VBScript 是弱类型定义的。在 VBScript 中, 您可以将字符串 '12' 和整数 3 进行连接得到字符串'123', 然后可以把它看成整数 123 , 所有这些都不需要任何的显示转换。
所以说 Python 既是 动态类型定义语言 (因为它不使用显示数据类型声明) , 又是 强类型定义语言 (因为一旦一个变量具有一个数据类型, 它实际上就一直是这个类型了) 。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论